Python Pandas 数据分析项目实例

假设我们有一个电子商务公司的销售数据，包含了客户购买记录、商品价格、购买日期等信息。我们的目标是分析这些数据，提取有价值的信息，例如总销售额、最畅销的产品、销售趋势等。

1、安装引用Pandas

如没有安装 Pandas，可以通过 pip 安装它。参考下面的文档。然后在 Python 脚本或 Jupyter 笔记本中导入 Pandas。

参考文档：Python Pandas 安装和设置

2、加载数据

使用 Pandas 加载数据。Pandas 支持多种格式的数据，如 CSV、Excel、SQL 数据库和 JSON。根据数据源的格式，选择合适的方法进行加载。不同的加载方法可以参考下面的文档。

参考文档：不同的数据源读取数

3、查看数据

可以使用 head() 方法查看数据集的前几行。使用 shape 属性查看行数和列数。使用 info() 方法查看每列的名称、非空值数量和数据类型。对于类别型数据，可以使用 value_counts() 方法来查看每个类别的频数分布。

import pandas as pd

# 假设这是 data.csv 的内容
from io import StringIO
data = StringIO("""
Movie,Rating,Reviews
Inception,8.8,19000
The Matrix,8.7,15000
Interstellar,8.6,20000
The Prestige,8.5,17000
""")

# 读取数据
df = pd.read_csv(data)

# 查看前几行
print("头部数据：")
print(df.head())

# 查看数据集的大小
print("
数据集大小：")
print(df.shape)

# 查看列名和数据类型
print("
数据信息：")
print(df.info())

# 查看统计摘要
print("
统计摘要：")
print(df.describe())

# 检查缺失值
print("
缺失值检查：")
print(df.isnull().sum())

# 随机抽样
print("
随机样本：")
print(df.sample(2,replace=False))

4、数据清洗及类型转换

进行数据分析时，数据清洗是一个非常重要的步骤。数据清洗通常包括处理缺失值、去除重复数据、转换数据格式、标准化文本值等操作。相关方法以及示例代码，可以参数下面的文档。

参考文档：Python Pandas 数据清洗

5、数据分析

参考文档：Python Pandas 数据分析项目实例-CJavaPy

示例数据为商品每日的销售数量及价格，分析出总的销售的额，和最畅销的产品，最后根据日期和销售额生成柱状图，如下，

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from io import StringIO

# 示例数据
data = """Date,Product,Quantity,Price
2024-01-01,C,10,20
2024-01-02,C#,15,25
2024-01-03,JAVA,12,30
2024-01-04,Python,20,20
2024-01-05,JavaScript,10,25"""

# 将字符串数据转换为DataFrame
df = pd.read_csv(StringIO(data))

# 数据探索
print("Initial Data:")
print(df.head())
print("
Data Info:")
print(df.info())

# 数据清洗
df = df.dropna()

# 数据转换
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df['Total_Sales'] = df['Quantity'] * df['Price']

# 数据分析
total_sales = df['Total_Sales'].sum()
best_selling = df.groupby('Product')['Total_Sales'].sum().idxmax()

print(f"
总销售额: {total_sales}")
print(f"最畅销的产品: {best_selling}")

# 数据可视化
df.groupby(df['Date'].dt.day)['Total_Sales'].sum().plot(kind='bar')
plt.title('Monthly Sales')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Total Sales')
plt.show()

参考文档：

Python Pandas 数据可视化

Python Pandas 时间序列分析

Python Pandas 时间序列分析日期时间的处理和转换

Python Pandas 高级数据操作多层索引

Python Pandas 高级数据操作数据透视表

Python Pandas 高级数据操作优化技巧和最佳实践

Python Pandas 高级数据操作 Categorical 数据类型的使用